- •Оглавление
- •Глава 1. Основы системного анализа 4
- •Глава 2. Основы оценки сложных систем 34
- •Глава 3. Примеры концептуальных моделей и методик оценивания систем 75
- •Глава 4. Основы управления 89
- •Глава 5. Математический инструментарий в управлении проектами с учётом рисков 127
- •Основы системного анализа
- •1.1. Сущность автоматизации управления в сложных системах
- •1.1.1. Структура системы с управлением
- •1.1.2. Пути совершенствования систем с управлением
- •1.1.3. Цель автоматизации управления
- •1.2. Основные понятия системного анализа
- •1.2.1. Задачи системного анализа
- •1.2.2. Понятие системы как семантической модели
- •1.2.3. Классификация систем
- •1.2.4. Основные определения системного анализа
- •1.3. Модели сложных систем
- •1.3.1. Классификация видов моделирования систем
- •1.3.2.Принципы и подходы к построению математических моделей
- •1.3.3. Этапы построения математической модели
- •1.4. Принципы и структура системного анализа
- •1.4.1. Принципы системного анализа
- •1.4.2. Структура системного анализа
- •Формирование общего представления системы
- •Основы оценки сложных систем
- •2.1. Основыные типы шкал измерения
- •2.1.1. Понятие шкалы
- •2.1.2. Шкалы номинального Типа
- •2.1.3. Шкалы порядка
- •2.1.4. Шкалы интервалов
- •2.1.6. Шкалы отношений
- •2.1.6 Шкалы разностей
- •2.1.7. Абсолютные шкалы
- •2.2. Обработка характеристик, измеренных в разных шкалах
- •2.3. Показатели и критерии оценки систем
- •2.3.1. Виды критериев качества
- •Соотношение понятий качества и эффективности систем
- •2.3.2. Шкала уровней качества систем с управлением
- •2.3.3. Показатели и критерии эффективности функционирования систем
- •2.4. Методы оценивания систем разделяются на качественные и количественные.
- •2.4.1 Методы типа «мозговая атака» или «коллективная генерация идей»
- •2.4.2. Методы типа сценариев
- •2.4.3. Методы экспертных оценок
- •2.4.4. Методы типа дельфи
- •2.4.5. Методы типа дерева целей
- •2.4.6. Морфологические методы
- •2.5. Методы количественного 0ценивания систем
- •2.5.1. Оценка сложных систем на основе теории полезности
- •2.5.2. Оценка сложных систем в условиях определенности
- •2.5.3. Оценка сложных систем в условиях риска на основе функции полезности
- •Данные для оценки вычислительной сети
- •2.5.4. Оценка сложных систем в условиях неопределенности
- •Оценка эффективности для неопределенных операций
- •Матрица эффективности программных продуктов
- •Матрица потерь
- •Сравнительные результаты оценки систем
- •2.5.5. Оценка систем на основе модели ситуационного управления
- •Примеры концептуальных моделей и методик оценивания систем
- •3.1. Способы измерения компьютерных систем
- •3.2. Тесты dhrystone, linpack и «ливерморские циклы»
- •3.3. Методика spec
- •3.4. Тест icomp 2.0 для оценки эффективности микропроцессоров intel
- •3.5. Методика aim
- •3.6. Методика оценки скорости обработки транзакций
- •3.7. Методика оценки графических возможностей
- •3.8. Методика оценки производительности суперкомпьютеров
- •3.9 Методика оценки конфигураций web
- •Основы управления
- •4.1. Общие положения
- •4.1.1. Аксиомы теории управления
- •4.1.2. Принцип необходимого разнообразия эшби
- •4.2. Модели основных функций организационно-технического управления
- •4.2.1. Содержательное описание функций управления
- •4.2.2. Модель общей задачи принятия решении
- •4.2.3. Модель функции контроля
- •4.2.4. Методы прогнозирования
- •4.2.5. Модель функции планирования
- •4.2.6. Модели функции оперативного управления
- •4.3. Организационная структура систем с управлением
- •4.3.1. Понятие структуры системы
- •4.3.2. Понятие организационной структуры и ее основные характеристики
- •4.3.3. Виды организационных структур
- •4.4. Качество управления
- •4.4.1. Степень соответствия решений состояниям объекта управления
- •4.4.2. Критерии ценности информации и минимума эвристик
- •4.4.3. Требования к управлению в системах специального назначения
- •Математический инструментарий в управлении проектами с учётом рисков
- •5.1. Предварительный выбор объекта инвестирования с помощью дерева решений
- •5.1.1. Понятие экономического риска
- •5.1.2. Понятие инвестиционного проекта
- •5.1.3. Примеры задач по привлечению инвесторов
- •5.1.4. Анализ и решение задач с помощью дерева решений
- •5.1.5. Пример процедуры принятия решения
- •5.2. Прогнозирование реализации инвестиционного проекта с помощью логистических кривых
- •5.2.1. Логистичекий подход при решении задач управления материальными и денежными потоками
- •5.2.2. Система управления процессом реализации инвестиционного проекта
- •5.2.3. Основные тренды переходного процесса
- •5.2.4. Выбор варианта освоения инвестиций
- •5.3. Теория дискретного управления для анализа экономических систем
- •5.3.1. Дискретная система и ее передаточная функция
- •5.3.2. Передаточная функция экономической системы
- •5.3.3. Модель в контуре управления экономической системы
- •5.3.4. Двушкальные системы
- •5.4. Модель анализа устойчивости инвестиционного процесса
- •5.4.1. Базовый инструментарий оценки устойчивости процесса освоения инвестиций
- •5.4.2. Перечисление инвестиционных сумм частями
- •5.4.3. Критерий устойчивости инвестиционного процесса
- •5.5. Методика определения объема финансирования с учетом устойчивости инвестиционного процесса
4.4. Качество управления
Система управления входит на правах подсистемы в систему с управлением. Поэтому в соответствии с системным принципом измерения эффективность системы управления должна определяться на основе ее влияния на свойства системы с управлением в целом или на степень достижения цели функционирования этой системы.
Для оценки свойств системы с управлением введена эмпирическая порядковая шкала уровней качества. Свойства на этой шкале проранжированы в порядке возрастания их сложности. Шкала (см. главу 2) включает следующие свойства: устойчивость, помехоустойчивость, управляемость, способность к самоорганизации.
Рассмотрение уровней качества системы с управлением показывает, что оценка эффективности системы управления по влиянию на систему в целом вызывает определенные трудности, поскольку единый показатель эффективности, имеющий ясный физический смысл, отсутствует. Поэтому эффективность систем управления обычно оценивают по частным показателям, относящимся к перечисленным уровням, выбираемым в зависимости от целей оценки. Рассмотрим эти показатели.
4.4.1. Степень соответствия решений состояниям объекта управления
Наиболее общим является показатель, называемый степенью соответствия решений состояниям объекта управления. Этот показатель может быть количественно определен с помощью теории информации через условную энтропию. Известно, что условная энтропия отражает качество управления в соответствии с принципом необходимого разнообразия Эшби в форме выражения
.
Таким образом, энтропия управляемого объекта при наличии управления удовлетворяет неравенству .
Это неравенство отражает предельные возможности управления. Достижение равенства возможно, когда управляющие воздействия и состояния управляемого объекта находятся в однозначном соответствии (когда управляющая система точно определяет отклонения состояния управляемого объекта под воздействием случайных возмущений среды N и точно вырабатывает нужное корректирующее воздействие). На практике случайные отклонения состояния управляемого объекта от заданного не поддаются точному определению. Известные погрешности возникают также при выработке корректирующих воздействий и при их исполнении управляемым объектом. В силу указанных причин однозначная связь между управляющими воздействиями и состояниями управляемого объекта будет отсутствовать и условная энтропия больше нуля.
Критерий качества управления по степени соответствия решений состояниям объекта управления может быть сформулирован как
,
что означает: требуемая энтропия системы управления должна быть не меньше энтропии объекта управления.
Однако практическое использование приведенного критерия затрудняется из-за того, что в нем не учитывается содержательная сторона состояний ОУ и воздействий СУ.
Пример 4.1. Определить требуемую энтропию системы управления H(X) при условии, что объект управления Y может находиться в двух состояниях {у1, у2}.
Пусть объект управления Y — это администратор ЛВС. Состояние у1 означает выполнение им служебных обязанностей. Состояние у2 означает отклонение от правильного выполнения служебных обязанностей.
Рассмотрим вероятность р нахождения ОУ в различных состояниях:
1.р1 = 0,5 в состоянии у1; p2 = 0,5 в состоянии у2 .
2.р1 = 0,9 в состоянии у1; p2 = 0,1 в состоянии у2.
З.р1 = 0,1 в состоянии у1; p2 = 0,9 в состоянии у2.
Рассчитаем требуемую энтропию систем управления для каждого случая.
1. Определим энтропию ОУ для случая 1:
Так должны выполняться условия , и , значит,
бит.
2. Вычислим энтропию ОУ для случая 2:
значит, Н(Х)треб(2) 0,469 бит.
Полученная величина меньше, чем энтропия системы управления для случая 1. Это означает, что управлять дисциплинированным сотрудником (вероятность выполнения которым своих обязанностей р1 =0,9) легче, чем недисциплинированным, который с одинаковой вероятностью может, как выполнять обязанности, так и уклоняться от них.
3. Определим энтропию ОУ для случая 3:
значит, Н(Х)треб0,469 бит.
Из расчетов следует, что Н(Х)треб(2) = Н(Х)треб(3). Это противоречит интуитивным представлениям о разных требованиях, которые должны предъявляться к системам управления для второго и третьего случаев.
Приведенный пример показывает ограниченность критерия соответствия управляющих воздействий состояниям объекта управления. В целом недостатком статистического подхода является отсутствие учета семантики принимаемых решений.
Снять эти ограничения удается на основе анализа групп функций системы управления.
Такой анализ выявил, что в аспекте построения ИС основной вклад в эффективность управления вносят показатели ценности информации и остаточной неопределенности принимаемых решений (минимума эвристик). Относительно систем управления военного назначения важными являются показатели устойчивости, непрерывности, оперативности (длительности цикла управления) и скрытности.